Em 23 de julho de 2025, a Google DeepMind anunciou o Aeneas, o primeiro modelo de inteligência artificial (IA) open-source projetado para contextualizar e restaurar inscrições antigas fragmentadas, com foco inicial em textos latinos. Publicado na revista Nature e detalhado no blog da DeepMind, o Aeneas foi treinado com o Latin Epigraphic Dataset (LED), contendo mais de 176 mil inscrições latinas de bases como Epigraphic Database Roma (EDR), Epigraphic Database Heidelberg (EDH) e Epigraphic Database Clauss Slaby (EDCS-ELT). Capaz de processar entradas multimodais (texto e imagens), identificar padrões de redação e sintaxe, e preencher lacunas em textos danificados, o modelo atinge 73% de precisão em restaurações de até dez caracteres e 72% em atribuições geográficas entre 62 províncias romanas, segundo a TechCrunch e The Guardian. Uma versão interativa está disponível em predictingthepast.com, e o código-fonte pode ser acessado no repositório google-deepmind/predictingthepast no GitHub.
Desenvolvido em colaboração com as universidades de Nottingham, Warwick, Oxford e Athens University of Economics and Business, o Aeneas é uma evolução do modelo Ithaca, que restaurava inscrições gregas antigas. Ele utiliza uma rede neural generativa baseada em transformer (T5), com cabeças especializadas para restauração de texto, datação (com precisão de 13 anos) e atribuição geográfica, integrando imagens via uma rede ResNet-8, conforme o artigo na Nature. O modelo converte textos em “impressões digitais históricas”, buscando paralelos em milhares de inscrições para contextualizar fragmentos, como um diploma militar de bronze da Sardenha (113/114 d.C.), com 58% de acerto em lacunas de comprimento desconhecido, segundo a WebProNews.
Testes com 23 epigrafistas revelaram que o Aeneas aumentou a precisão de datação de 31 para 13 anos e foi útil em 90% dos casos, fornecendo paralelos que inspiraram novas hipóteses, conforme a MIT Technology Review. “O Aeneas mudou minha percepção da inscrição, notando detalhes cruciais para restauração e datação”, disse um historiador anônimo à Nature. O modelo também foi testado no Monumentum Ancyranum, refinando a datação da Res Gestae Divi Augusti para cerca de 10-20 d.C., alinhando-se a debates acadêmicos, segundo The New York Times. Sua adaptabilidade a outras línguas, como grego ou hieróglifos egípcios, amplia seu potencial, conforme a India Today.
Apesar do avanço, há limitações. Um usuário no X (@JasonColavito) relatou falhas em restaurações de textos conhecidos, sugerindo erros em nomes e números, enquanto Kathleen Coleman, da Harvard, destacou que o Aeneas não interpreta significados, exigindo supervisão humana, conforme a MIT Technology Review. Viés nos dados, devido a arquivos digitalizados desiguais, também é uma preocupação, segundo a WebProNews. A DeepMind abriu o código e o dataset sob licenças permissivas (CC-BY 4.0 e CC-BY-SA 4.0) e planeja integrá-lo a currículos educacionais na Bélgica, promovendo alfabetização em IA, conforme a mezha.media.
A transparência é essencial: as informações foram verificadas em fontes confiáveis, incluindo Nature, TechCrunch, The Guardian, MIT Technology Review, The New York Times, WebProNews, India Today e mezha.media. O Aeneas estabelece um novo padrão, mas sua eficácia depende de colaboração com historiadores e da qualidade dos dados. O projeto reflete o compromisso da DeepMind com a ciência aberta, mas a comunidade acadêmica ainda avalia seu impacto a longo prazo.
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Fontes: Nature, TechCrunch, The Guardian, MIT Technology Review, The New York Times, WebProNews, India Today, mezha.media, X posts de @GoogleDeepMind, @WesRothMoney
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